代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体
High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文阅读Abstract&IntroductionDiffusionmodel相比GAN可以取得更好的图片生成效果，然而该模型是一种自回归模型，需要反复迭代计算，因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间（latentspace）上进行diffusion过程的方法，从而能够大大减少计算复杂度，同时也能达到十分不错的图片生成效果。图像符号：在RGB空间：编码器encoder：，将x压缩成低维表示解码器decoder:D，将低维表示z还原成原始图像空间。用于生成控制的条件去噪自编码
这篇文章是在2022年AAAI上发表的一篇文章IA-YOLO上进行改进的，基本思想是一致的，利用的相机ISP的pipeline进行图像增强，和YOLOv3进行联合训练。论文链接：[2209.14922]GDIP:GatedDifferentiableImageProcessingforObject-DetectioninAdverseConditions(arxiv.org)代码链接：GitHub-Gatedip/GDIP-Yolo:GatedDifferentiableImageProcessing(GDIP)forObjectDetectioninAdverseCondit
SparseCtrl:在文本到视频扩散模型中添加稀疏控制。（AnimateDiffV3，官方版AnimateDiff+ControlNet，效果很丝滑）code：GitHub-guoyww/AnimateDiff:OfficialimplementationofAnimateDiff.paper：https://arxiv.org/abs/2311.16933目录文章1介绍2背景3方法4实验5结论复现1问题2结果文章1介绍动机：不断调整文字prompt以达到理想效果非常耗时费力，作者希望通过添加额外输入条件（草图、深度和RGB图像）来控制T2V生成。方法：提出SparseCtrl，通过带有附加
在Rust下，所有变量都默认不可变，如果要声明一个可变的变量，需要在声明时加mutletfoo=1;foo=2;//Error!!letmutbar=2;bar=3;//Noerror!添加库所有的库都在crates.io这个网站下Cargo换源1、进入 $HOME/.cargo 文件夹中。我的目录是C:\Users\admin\.cargo2、删除一个名为 .package-cache 的文件3、创建一个名为 config 的文件，注意不要后缀4、编辑 config 文件，将下面内容添加进去后，保存退出即可[source.crates-io]replace-with='sjtu'#指定使用下
用UiPath实现网页抓取——表格数据提取-1-单击选择分类-ISO标准化-01-综合、术语、标准化、文献目录获取1.下载前的准备2.手动获取数据的过程3.用UiPath网页抓取1.下载前的准备准备获取目录的链接是全国标准信息公告服务平台链接:https://std.samr.gov.cn/search/iso?tid=&q=2.手动获取数据的过程第一步，标注啊类型选择——ISO第二步，标准化状态选择——现行第三步，ICS分类选择——01_综合、术语标准化、文献将数据分别复制到excel文件中，如下图。由于国际标准分类号在UiPath的实际操作过程中分成了两列进行获取，所以我们在excel中设
在Rust下，所有变量都默认不可变，如果要声明一个可变的变量，需要在声明时加mutletfoo=1;foo=2;//Error!!letmutbar=2;bar=3;//Noerror!添加库所有的库都在crates.io这个网站下Cargo换源1、进入 $HOME/.cargo 文件夹中。我的目录是C:\Users\admin\.cargo2、删除一个名为 .package-cache 的文件3、创建一个名为 config 的文件，注意不要后缀4、编辑 config 文件，将下面内容添加进去后，保存退出即可[source.crates-io]replace-with='sjtu'#指定使用下
VisualChatGPT论文阅读做笔记的目的介绍论文贡献VisualChatGPT总体框架总体流程实验限制总结做笔记的目的1、读完了论文，做一下笔记让自己别忘的那么快2、蹭一波热度（好像有点晚了）3、这是第一次看纯工程论文，所以做一下笔记介绍大的自然语言模型，在自然语言处理任务上展现出了强大的能力，但难以处理视觉任务。同时大的视觉模型在特定的任务上表现的非常好，但受限于输入输出格式等等不如语言模型一样灵活。对于如何让ChatGPT支持多模态聊天这个问题，比较直观的想法是训练一个多模态聊天模型，但是这样做需要耗费大量的数据和计算资源，同时可拓展性也不高。因此作者从Prompt工程出发，构建了V
作者：ZifengZhuang，KunLei，JinxinLiu，DonglinWang，YilangGuo论文链接：http://arxiv.org/abs/2302.11312arXiv 2023-02-22代码链接：https://github.com/Dragon-Zhuang/BPPO摘要离线强化学习(RL)是一个具有挑战性的场景，现有的非策略行动者-评论家方法由于高估了分布外的状态-动作对而表现不佳。因此，提出了各种额外的增强来保持学习到的策略接近离线数据集(或行为政策)。在这项工作中，从分析离线单调策略改进出发，我们得到了一个令人惊讶的发现，一些在线在策略算法自然能够解决离线R
本论文全名为AnomalyTransformer:TimeSeriesAnomalyDetectionwithAssociationDescrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。论文链接：ANOMALYTRANSFORMER:TIMESERIESANOMALYDETECTIONWITHASSOCIATIONDISCREPANCY论文主要想法作者这里定义了两个概念：prior-association与series-association，用于捕捉时间序列数据中的异常模式和正常模式。将Transfor
